Réseaux de Neurones : Compréhension et Applications Avancées

• Comprendre les concepts fondamentaux et avancés des réseaux de neurones.
• Appliquer des techniques d'apprentissage profond à divers domaines.
• Utiliser des outils et frameworks pour entraîner et déployer des modèles.
• Mettre en œuvre des applications concrètes des réseaux de neurones dans des environnements professionnels.

• Introduction aux Réseaux de Neurones
  • Concepts de base et inspiration biologique.
  • Neurones artificiels et perceptron.
• Types de Réseaux de Neurones
  • Réseaux de neurones multicouches (MLP).
  • Réseaux de neurones récurrents (RNN).
  • Réseaux de neurones convolutifs (CNN).
• Fonctions d'Activation et Optimisation
  • Fonctions d'activation courantes.
  • Rétropropagation.
  • Algorithmes d'optimisation (SGD, Adam).

• Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)
  • Architecture, couches de convolution et pooling.
  • Applications à la vision par ordinateur.
• Réseaux de Neurones Récurrents (RNN)
  • LSTM et GRU.
  • Applications au traitement du langage naturel et aux séries temporelles.
• Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN)
  • Concepts, architectures et applications.
• Réseaux de Neurones à Transformer
  • Introduction, BERT, GPT et applications avancées.

• Introduction aux Outils et Frameworks
  • TensorFlow, PyTorch, Keras.
• Entraînement et Évaluation des Modèles
  • Techniques d'entraînement, validation et évaluation.
• Déploiement des Modèles
  • Méthodes de déploiement en production.

• Vision par Ordinateur
  • Applications des CNN à la reconnaissance et la détection d'images.
• Traitement du Langage Naturel (NLP)
  • Applications des RNN et transformers à la traduction automatique et à l'analyse de sentiments.
• Reconnaissance Vocale
  • Techniques pour la reconnaissance et la synthèse vocale.
• Innovations et Développements Futurs      Tendances émergentes et innovations dans les réseaux de neurones.

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